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Titolo: L'Agentic AI

L'Agentic AI è una potente evoluzione della AI, Intelligenza Artificiale, rendendola capace di operare in maniera quasi autonoma. È pertanto importantissimo la sua regolazione a livello di leggi e procedure, per evitare abusi, e per comprenderne gli impatti su realtà tipo la gestione dell'informazione. Proveremo ad analizzare cos'è in sintesi, come opera e tracciare un primo stato dell'arte. --Riccardo di Capena (talk) 19:33, 5 May 2026 (UTC)[reply]

Articolo (in preparazione)

L'Agentic AI è una potente evoluzione della AI, Intelligenza Artificiale, rendendola capace di operare in maniera quasi autonoma. È pertanto importantissimo la sua regolazione a livello di leggi e procedure, per evitare abusi, e per comprenderne gli impatti su realtà tipo la gestione dell'informazione. Proveremo in sintesi ad analizzare cos'è, come opera e a tracciarne un primo stato dell'arte.

Agentic AI: cos'è in sintesi

L'Agentic AI definisce sistemi di intelligenza artificiale avanzata capaci di agire in modo autonomo per raggiungere obiettivi complessi, andando oltre la semplice generazione di contenuti. A differenza dell'AI tradizionale, questi agenti pianificano, prendono decisioni, utilizzano strumenti esterni e collaborano con l'utente con una supervisione umana minima. Gli agenti sono caratterizzati da memoria, capacità di adattamento e capacità di svolgere più compiti sequenziali in modo proattivo.

Agentic AI: come opera in sintesi

Un sistema “agentic” è un’AI che:

-Ha un obiettivo autonomo

-Pianifica i passi per raggiungerlo

-Prende decisioni intermedie

-Si adatta in base ai risultati

-Può usare strumenti esterni

-Itera finché non raggiunge il risultato

Stato dell'arte dell'Agentic AI

L'evoluzione verso l' Agentic AI ormai interessa molti ambiti di utilizzo , quali produzione, controllo, informazione, sanità, sicurezza e settore militare, ed è comunque un ambito in evoluzione altamente dinamica. Cercheremo di dare una panoramica sui vari settori interessati, con una particolare attenzione per quelli riguardanti il mondo della gestione dell'informazione. --Riccardo di Capena (talk) 19:38, 5 May 2026 (UTC)[reply]

Perché Wikimedia ha bisogno di un posto alla Agentic AI Foundation

Traduzione italiana dell'articolo di Alek Tarkowski (Open Future), pubblicato l'11 dicembre 2025 con licenza CC BY 4.0. Originale: openfuture.eu. In coda, una posizione del Work Group Advocacy di Wikimedia Italia.

Ieri OpenAI, Anthropic e Block hanno annunciato la nascita della Agentic AI Foundation, a cui si sono uniti Google, Microsoft, AWS, Bloomberg e Cloudflare.

Il Movimento Wikimedia si trova in una posizione unica per partecipare a questo sforzo, in quanto portatore degli interessi dell'ampio bene comune della conoscenza. Vorrei spiegare perché si tratta di un'occasione cruciale.

La Agentic AI Foundation (AAIF) ha lo scopo di ospitare e governare tre protocolli e framework aperti per lo sviluppo dell'IA. Il più interessante tra questi è il (https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro Model Context Protocol) (MCP), che crea un modo standardizzato per far connettere e interagire gli agenti IA con contenuti, dati e servizi del web.

I protocolli aperti sono in genere un'ottima cosa: garantiscono interoperabilità, standardizzazione e governance collaborativa, livellano il campo di gioco ed evitano il dominio di un singolo attore. L'MCP, ospitato dall'AAIF, è uno standard aperto di questo tipo.

Ma questa apertura porta con sé un paradosso. L'MCP è uno strumento progettato da Anthropic e adottato da altre aziende, ma destinato a essere usato dalle fonti di dati e contenuti. Crea un modo standardizzato di servire informazioni agli agenti IA. Lo standard aperto serve quindi a far prosperare gli strumenti agentici, riducendo le barriere al loro dispiegamento e creando un ambiente in cui possano operare più facilmente. OpenAI offre questa spiegazione nel suo comunicato stampa:

"Man mano che sempre più agenti iniziano a gestire responsabilità reali, il costo della frammentazione aumenta. Senza convenzioni comuni e una governance neutrale, lo sviluppo degli agenti rischia di divergere in silos incompatibili che limitano portabilità, sicurezza e progresso."

È importante capire che l'MCP è alla base di un nuovo ecosistema online emergente. Al suo interno, i flussi di dati e informazioni sono mediati da agenti IA anziché da browser e motori di ricerca. Un ecosistema per le macchine, anziché per gli esseri umani. Lo si chiama talvolta "web agentico". Ma la differenza tra questo nuovo ecosistema e il web è così grande che è utile dargli un nome nuovo.

Ilario Valdelli, di Wikimedia Svizzera, mi ha introdotto all'idea di un "nuovo loop informativo": un ecosistema in cui gli agenti IA acquisiscono, trasformano e generano informazioni, interagendo con le fonti (come Wikipedia) non attraverso interfacce pensate per gli umani, ma attraverso protocolli da macchina a macchina. Sta dunque emergendo un nuovo Loop, sopra il Web. Le regole di funzionamento di questo Loop si stanno definendo proprio ora, e l'MCP è uno dei suoi elementi chiave.

Torniamo allora a Wikipedia. È la beniamina del web delle origini, una piattaforma di produzione paritaria (peer production) sopravvissuta dove innumerevoli dotcom hanno fallito, e che ha mantenuto il suo carattere civico, non profit e fondato sui commons mentre il web si piattaformizzava. È l'«ultimo posto migliore di internet». Negli ultimi anni ha anche dimostrato di avere un ruolo fondamentale nello sviluppo delle tecnologie di IA generativa. Questo curriculum e questa indispensabilità danno al Movimento Wikimedia un posto evidente al tavolo quando si discute della governance del nuovo Loop.

Sono lo spirito e i principi di Wikipedia a dover essere introdotti nel processo di governance dell'MCP. L'AAIF, stando al comunicato di Anthropic, dovrebbe garantire che «l'IA agentica evolva in modo trasparente, collaborativo e nell'interesse pubblico». Eppure, allo stato attuale, i membri comprendono cinque grandi aziende dell'IA, una società fintech, Cloudflare con la sua visione del web come mercato che essa stessa può controllare, e Bloomberg, in rappresentanza degli editori commerciali.

Questo nuovo ecosistema, in cui il web si intreccia con i nuovi loop informativi agentici, sarà diverso dal World Wide Web. Non c'è un mito di fondazione simile a quello di Tim Berners-Lee, un inventore di spirito civico, sostenuto da una grande istituzione di ricerca pubblica. Il nuovo Loop nasce già piattaformizzato e iperscalato, con la pubblicità dietro l'angolo.

Ma abbiamo anche, a differenza degli anni '90, l'esperienza del web aperto e una gigantesca fonte di conoscenza comune prodotta in modo paritario che, a quanto pare, è indispensabile per lo sviluppo dell'IA. La Wikimedia Foundation ha ragione quando afferma che «Wikipedia non è mai stata così preziosa come nell'era dell'IA». È quindi cruciale garantire che il valore pubblico di Wikipedia, costruito all'interno dell'ecosistema del web aperto, non vada perduto man mano che il nuovo loop agentico si espande. Il Movimento Wikimedia — la Wikimedia Foundation, le altre organizzazioni Wikimedia e i volontari — dovrebbe assumersi la responsabilità di rappresentare i commons nei dibattiti sulla governance del nuovo loop.

Con Wikimedia Enterprise, Wikimedia ha risposto rapidamente alla sfida dell'IA generativa. Questo progetto, che ha creato una nuova API di Wikipedia per soggetti commerciali e uno schema di monetizzazione volontaria per queste aziende, è a mio avviso una delle innovazioni più importanti nel campo dell'apertura degli ultimi decenni. Può essere visto come un modo per dare forma al nuovo loop informativo, attribuendo a Wikimedia un certo controllo sugli usi-macchina dei suoi commons.

Resta comunque molto da fare. La Wikimedia Foundation, che amministra l'infrastruttura di Wikipedia, si sta concentrando quest'anno sullo sviluppo di soluzioni tecniche per arginare l'attività dei bot, che ormai sembra fuori controllo e rappresenta un peso crescente sull'infrastruttura. Di recente la Foundation ha dichiarato che servono nuove forme di attribuzione. È esattamente il tipo di questione di governance che può essere portata all'AAIF e al suo processo decisionale.

C'è un rischio elevato che il nuovo ecosistema informativo non sia equo, se viene ottimizzato unicamente per l'attività senza attriti degli agenti IA. I dibattiti di governance dell'AAIF sull'ecosistema dell'IA agentica devono dare priorità a sostenibilità ed equità. Se la Agentic AI Foundation intende davvero evolvere «in modo trasparente, collaborativo e nell'interesse pubblico», allora la voce dei commons digitali — rappresentata dal Movimento Wikimedia — non è facoltativa, ma essenziale.

Alek Tarkowski, Open Future

Quanto segue è un contributo del Work Group Advocacy di Wikimedia Italia, che estende l'analisi di Tarkowski al contesto italiano ed europeo.

L'analisi di Tarkowski coglie un punto che riteniamo decisivo, e che vogliamo formulare in modo ancora più netto: il problema non è soltanto se i soggetti dei commons saranno presenti al tavolo dell'AAIF, ma a quale titolo — con o senza diritto di voto.

Perché questo non sia un dibattito astratto, conviene guardare due situazioni concrete in cui l'assenza di una governance strutturata produce danni pratici e immediati.

Il primo caso riguarda il livello del protocollo e dell'infrastruttura. Immaginiamo un'organizzazione GLAM — un archivio, una biblioteca, un museo — che espone il proprio catalogo tramite un server MCP, perché gli agenti possano interrogarlo. Senza regole condivise e vincolanti su autenticazione, identità degli agenti e limiti di carico, quel server si trova esposto a un traffico automatizzato indistinguibile: non sa chi lo stia interrogando, con quale frequenza, né per quale scopo. È esattamente il problema che la Wikimedia Foundation già affronta con i bot fuori controllo, ma generalizzato a chiunque voglia pubblicare conoscenza nel Loop. Se ogni Platinum implementa la propria variante di autenticazione e di rate-limiting, e nessuna è obbligatoria, le fonti pubbliche si trovano davanti a una scelta perdente: aprirsi e farsi prosciugare le risorse, oppure chiudersi e uscire dal Loop. Una governance che includa chi quei server li mantiene — e non solo chi costruisce gli agenti che li interrogano — è ciò che decide se lo standard nascerà con un meccanismo di identità e quote pensato per proteggere anche le fonti, o solo per facilitare gli agenti. Oggi quella decisione spetta agli otto Platinum.

Il secondo caso riguarda il trattamento della conoscenza. Un agente attraversa più fonti — una voce di Wikipedia, un dataset civico, un archivio storico — ne ricombina i contenuti e restituisce una risposta sintetica all'utente. Nel passaggio, l'informazione perde quasi sempre la sua provenienza: l'utente riceve un'affermazione, non la catena di fonti che la sostiene, né la licenza che ne regola il riuso. Per un progetto come Wikipedia, la cui licenza CC BY-SA richiede l'attribuzione e la condivisione allo stesso modo, questo non è un fastidio cosmetico ma una violazione strutturale del patto su cui i commons si reggono: la conoscenza è libera a condizione che se ne riconosca la paternità e si mantenga aperta a valle. Se il protocollo non prevede a livello tecnico il trasporto dei metadati di provenienza e di licenza lungo tutta la catena agentica, l'attribuzione diventa impossibile per costruzione, non per dimenticanza. E chi decide se MCP debba o meno trasportare quei metadati è, di nuovo, chi siede nel board. È la differenza tra un Loop in cui i commons restano riconoscibili e sostenibili, e uno in cui vengono silenziosamente fusi in un'unica poltiglia informativa senza origine.

A sei mesi dalla fondazione, la composizione dell'AAIF è cresciuta ben oltre il nucleo descritto a dicembre, ma in un modo che rende il problema più sottile, non meno grave. Il potere decisionale resta concentrato negli otto membri Platinum — AWS, Anthropic, Block, Bloomberg, Cloudflare, Google, Microsoft, OpenAI: gli unici con seggio garantito nel Governing Board e pieno diritto di voto sulle decisioni di governance. Sono tutti soggetti commerciali, e tutti a baricentro statunitense. Esistono però altre fasce: tra i membri Gold compare anche un'organizzazione non profit (il Future of Life Institute), e soprattutto esiste una categoria Associate, gratuita e riservata a enti non profit, accademici e pubblici, che già oggi include realtà significative - il Center for Democracy & Technology, Consumer Reports, la Rust Foundation, università come Stanford, Lancaster, Penn State e University of Washington, laboratori pubblici come Pacific Northwest e Sandia.

Il punto, allora, non è che i commons e il mondo pubblico siano assenti dall'AAIF: è che vi sono ammessi senza diritto di voto né rappresentanza nel board. Gli Associate partecipano a eventi e gruppi di lavoro, ma non decidono. Se Wikimedia entrasse oggi come organizzazione non profit, entrerebbe quasi certamente in questa fascia muta. È un'asimmetria istituzionalizzata: chi produce la conoscenza che alimenta gli agenti, e chi rappresenta l'interesse pubblico per missione, può parlare ma non votare; chi costruisce e monetizza gli agenti governa. Una dinamica che riproduce, formalizzandola, una delle storture meno sane del web piattaformizzato.

Per il contesto italiano ed europeo questo punto ha un peso specifico. L'Europa ha investito molto, con l'AI Act, con le strategie sui dati e sull'IA, con il discorso sull'infrastruttura digitale pubblica, su un modello in cui l'IA non sia governata esclusivamente dalle logiche di chi la costruisce. Un ecosistema agentico i cui standard fondamentali vengono definiti da un consorzio privato a forte baricentro statunitense, senza contrappesi civici e pubblici, è in tensione diretta con quegli obiettivi. La presenza di entità dei commons al tavolo dell'AAIF non è quindi solo una questione di equità interna al Movimento Wikimedia: è una condizione perché gli standard del Loop restino compatibili con un'idea europea di conoscenza come bene pubblico.

Quanto questo rischio sia concreto, e non teorico, lo ha mostrato un episodio avvenuto pochi giorni fa. Il 12 giugno 2026 il governo degli Stati Uniti ha emesso una direttiva di export control che ordinava ad Anthropic di sospendere l'accesso ai suoi modelli di punta Fable 5 e Mythos 5 per qualunque cittadino straniero dentro o fuori gli Stati Uniti, inclusi i dipendenti stranieri della stessa Anthropic citando generiche «autorità di sicurezza nazionale» e senza fornire dettagli tecnici specifici. Per poter garantire la conformità, Anthropic si è trovata costretta a disabilitare i due modelli per tutti gli utenti del mondo, clienti paganti compresi, a pochi giorni dal lancio.

Il dettaglio rilevante per la nostra analisi non è il merito della vicenda, Anthropic ne è qui il soggetto colpito e non l'antagonista, e la contesta come priva di basi procedurali adeguate. Il punto è strutturale: si è passati, di fatto e per la prima volta in modo così netto, da un assetto in cui sono le aziende a decidere cosa rilasciare a uno in cui un singolo governo nazionale può ritirare un modello di frontiera dopo il lancio, su base di cittadinanza e senza trasparenza. E i soggetti tagliati fuori non sono "Stati canaglia", ma alleati, ricercatori e cittadini europei, persino il personale straniero dell'azienda stessa.

Se è questo che può accadere a un modello commerciale gestito da un membro fondatore dell'AAIF, è facile immaginare cosa significhi affidare gli standard fondamentali del nuovo Loop — i protocolli su cui tutti costruiranno — a una governance dominata da attori soggetti a una sola giurisdizione. Un'infrastruttura della conoscenza che può essere spenta, ristretta o ridisegnata per decisione unilaterale di un singolo Stato non è un'infrastruttura pubblica: è una dipendenza. È esattamente il motivo per cui i contrappesi civici, pubblici e multilaterali al tavolo dell'AAIF non sono un ornamento, ma una garanzia di resilienza.

Come Work Group Advocacy di Wikimedia Italia sosteniamo dunque tre principi:

In primo luogo, la governance dei protocolli agentici aperti deve includere strutturalmente attori non commerciali e dei commons, non come ospiti tollerati ma come membri con voce nelle decisioni. Un protocollo che determina come la conoscenza viene servita alle macchine non è una questione meramente tecnica.

In secondo luogo, sostenibilità e attribuzione devono essere requisiti di progettazione, non aggiunte successive. Il peso dei bot sull'infrastruttura di Wikipedia e la questione dell'attribuzione sollevata dalla Foundation non sono problemi di Wikimedia soltanto: riguardano qualunque fonte aperta che rischia di essere prosciugata da un ecosistema ottimizzato per l'estrazione senza attriti.

In terzo luogo, serve una rappresentanza europea e multilingue. Il Loop si sta costruendo attorno a un baricentro anglofono e statunitense; la diversità linguistica e culturale della conoscenza europea va difesa fin dalla definizione degli standard, non recuperata dopo. La vicenda Fable 5 mostra che questo baricentro non è solo culturale ma anche giurisdizionale: finché governance e capacità di intervento restano concentrate in un solo Paese, l'Europa subisce decisioni che non concorre a prendere.

Condividiamo l'invito di Tarkowski a Wikimedia perché si candidi a rappresentare i commons in questo processo. Ma vogliamo aggiungere che il Movimento dovrebbe farlo rivendicando un principio generale: il tavolo dove si decidono le regole del Loop non può essere un tavolo di soli costruttori di agenti. Se l'interesse pubblico è davvero la posta in gioco, allora chi rappresenta i beni comuni della conoscenza deve sedervi a pieno titolo.

Appendice — Che cos'è l'Agentic AI, come opera e a che punto siamo

Questa appendice ha carattere divulgativo e neutrale: serve a fornire il contesto tecnico minimo per orientarsi nel dibattito affrontato sopra, senza esprimere posizioni.

L'Agentic AI rappresenta un'evoluzione significativa dell'intelligenza artificiale: la rende capace di operare in modo quasi autonomo, andando oltre la semplice generazione di contenuti su richiesta. Proprio per questa autonomia, la sua regolazione, a livello di leggi e di procedure, diventa cruciale, sia per prevenire abusi sia per comprenderne gli impatti su ambiti delicati come la gestione dell'informazione. Vale la pena, allora, chiarire in sintesi che cosa sia, come funzioni e a che punto sia arrivata la sua diffusione.

In termini essenziali, con Agentic AI si intendono sistemi di intelligenza artificiale avanzata capaci di agire autonomamente per raggiungere obiettivi complessi. A differenza dell'AI generativa tradizionale, che produce un testo o un'immagine in risposta a una singola richiesta, un agente pianifica, prende decisioni intermedie, utilizza strumenti esterni e itera fino al risultato, il tutto con una supervisione umana ridotta al minimo. Le sue caratteristiche distintive sono la memoria, la capacità di mantenere il contesto attraverso più passaggi e sessioni, l'adattamento ai risultati ottenuti e l'esecuzione proattiva di più compiti in sequenza. Concretamente, un sistema "agentico" parte da un obiettivo, scompone il percorso in passi, decide come procedere a ogni bivio, si corregge in base a ciò che osserva, attinge a fonti e servizi esterni e prosegue autonomamente finché non considera l'obiettivo raggiunto. È esattamente questo schema — agente come componente che agisce sul mondo, e non solo risponde — a rendere protocolli come l'MCP, discussi sopra, l'infrastruttura su cui questa autonomia si poggia.

Lo stato dell'arte, nel 2026, descrive una tecnologia che ha lasciato la fase sperimentale ma non ha ancora raggiunto la piena maturità. Le società di analisi concordano: Gartner e Forrester indicano il 2026 come l'anno in cui gli agenti passano dai progetti pilota alla produzione, mentre si stima che entro l'anno circa il 40% delle applicazioni aziendali integrerà agenti specializzati. La diffusione, però, resta diseguale e prudente: pur con quasi tutte le grandi organizzazioni impegnate in sperimentazioni, fino a tempi recentissimi meno di un quarto era riuscito a portare gli agenti stabilmente in produzione. Lo stesso Gartner segnala che la gran parte dei dispiegamenti resta circoscritta e che gli agenti pienamente autonomi non sono ancora pronti per la maggioranza dei casi d'uso aziendali, con un mercato attraversato da una tensione tra forte slancio e maturità ancora incompleta.

Il dato più interessante, e più pertinente al ragionamento di cui sopra, è che il limite all'adozione non è più la capacità dei modelli, ma l'integrazione con i sistemi esistenti, la sicurezza e la governance. In altre parole, il problema non è quanto siano "intelligenti" gli agenti, ma quanto sia affidabile e regolato il modo in cui accedono ai dati e ai servizi reali: esattamente il terreno su cui si gioca la partita degli standard.

Quanto agli ambiti di applicazione, l'evoluzione tocca ormai produzione, servizi, sanità, sicurezza e settore militare. Nella sanità la traiettoria è netta ma cauta: negli Stati Uniti il Department of Veterans Affairs sta estendendo nel 2026 a tutti i propri centri medici la tecnologia di trascrizione clinica assistita, nel più ampio dispiegamento di AI sanitaria mai realizzato dal governo statunitense; al tempo stesso una ricerca pubblicata sul New England Journal of Medicine mostra che se il 43% delle organizzazioni sta sperimentando l'AI agentica, solo il 3% l'ha effettivamente messa in produzione nei flussi di lavoro reali — segno che entusiasmo e adozione effettiva procedono a velocità diverse. Anche le agenzie regolatorie si muovono: la Food and Drug Administration ha annunciato il dispiegamento di capacità agentiche per tutto il personale, in un ambiente ad alta sicurezza e con i modelli che non si addestrano sui dati inviati dall'industria regolata.

Nel settore militare la dinamica è più rapida e più carica di implicazioni. Si parla ormai apertamente di "agentic warfare", e l'analisi del Geneva Centre for Security Policy sottolinea come l'AI agentica abbia un'intrinseca natura dual-use e possa fungere da moltiplicatore di forza in funzioni come la raccolta di intelligence, la pianificazione e la logistica, sollevando però rischi societari, legali ed etici significativi se lasciati irrisolti. Il Pentagono si muove in anticipo sulla tendenza, con strumenti agentici sviluppati appositamente per compiti militari e una domanda di software autonomo che le previsioni vedono crescere da circa 4 miliardi di dollari a oltre 100 entro il 2030.

Ma è proprio sul terreno che ci riguarda più da vicino, la gestione dell'informazione, che gli effetti meritano attenzione. Nel giornalismo l'automazione agentica si sta estendendo nel 2026: il Reuters Institute prevede un aumento dell'automazione agentica, e l'Associated Press dichiara esplicitamente di esplorare l'AI per snellire produzione, raccolta e distribuzione delle notizie, con applicazioni concrete che vanno dalla cronaca automatica di eventi di pubblica sicurezza alla traduzione di allerte meteo, dalla trascrizione video allo smistamento delle segnalazioni. Sul piano più ampio dell'ecosistema cognitivo, alcune ricerche segnalano un rischio meno visibile: la letteratura accademica recente descrive una progressiva "marginalizzazione della sovranità epistemica umana" man mano che il design dei sistemi privilegia l'autonomia della macchina sulla deliberazione consapevole della persona. È un richiamo a non considerare l'automazione dell'informazione come un fatto puramente tecnico: chi media tra le fonti e i cittadini (un tempo browser e motori di ricerca, domani agenti) determina cosa le persone vedono, in quale forma e con quale possibilità di risalire all'origine. Ed è esattamente la ragione per cui le regole di funzionamento del nuovo "loop" non possono essere considerate una questione di soli ingegneri o di sole imprese.